七個2020年服務(wù)器的發(fā)展趨勢
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復(fù)工后哪種出行方式最安全？
隨著各地開始逐漸復(fù)工返崗，日常如何出行成為大家關(guān)注的問題，關(guān)于哪種出行方式最安全，@中央人民廣播電臺 是這樣說的：私家車最安全，其次是共享單車。
中國疾控中心消毒學(xué)首席專家張流波認(rèn)為私家車最為安全，公交地鐵則不太安全。然而不是每個人都有私家車，因此共享單車也是一種較好的選擇。當(dāng)然，步行也相對安全，但是如果要選擇交通工具，中短途路程還是共享單車更為合適。
作為服務(wù)器行業(yè)的全球優(yōu)秀者，戴爾易安信匯聚了全球服務(wù)器研發(fā)領(lǐng)域優(yōu)秀的人才，他們對服務(wù)器行業(yè)的觀察和思考，可以說是未來服務(wù)器發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)。
下面七個2020年服務(wù)器的發(fā)展趨勢和觀察，均由戴爾易安信資深研究員或資深工程師親自撰寫。
1、數(shù)據(jù)為王
作者
✦ Jimmy Pike——戴爾易安信CTO，服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案辦公室高級研究員兼高級副總裁
✦ Shawn Dube——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案高級工程師
數(shù)據(jù)是未來的關(guān)鍵，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解正在改變業(yè)務(wù)的運(yùn)行方式，并對從云到核心再到邊緣的所有節(jié)點(diǎn)都提出了新的挑戰(zhàn)。而大挑戰(zhàn)來自于500億個智能設(shè)備以及它們正在生成的大量邊緣數(shù)據(jù)。
第一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型改進(jìn)了工作流程，提高了生產(chǎn)率，同時還系統(tǒng)地將大數(shù)據(jù)納入業(yè)務(wù)流程。但隨著數(shù)據(jù)越來越多地推動業(yè)務(wù)發(fā)展，人工流程將難以推動下一波發(fā)展。
此時，以客戶為導(dǎo)向的需求以及及時提供相關(guān)服務(wù)和產(chǎn)品的需求將數(shù)據(jù)科學(xué)推向了新的高度。采用通過數(shù)據(jù)自動方式驅(qū)動（即人工智能），是解決新出現(xiàn)的問題的較好途徑。
現(xiàn)代業(yè)務(wù)要求數(shù)據(jù)引擎以一種彈性，可伸縮和敏捷的方式存在，包括與現(xiàn)有數(shù)據(jù)源（如數(shù)據(jù)湖，分布式數(shù)據(jù)源以及現(xiàn)在不可復(fù)制的實(shí)時數(shù)據(jù)）進(jìn)行互操作能力。
盡管數(shù)據(jù)科學(xué)和高級分析在算法和統(tǒng)計工作中繼續(xù)占有重要位置，但由數(shù)據(jù)驅(qū)動的ML/DL/AI（包括來自邊緣的數(shù)據(jù)）的集成，將為新的復(fù)雜業(yè)務(wù)提供重大業(yè)務(wù)影響。數(shù)據(jù)為王！
2、特定領(lǐng)域的CPU將加速崛起
作者
✦ Onur Celebioglu——戴爾易安信HPC服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案高級杰出工程師
✦ Bhyrav Mutnury——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)解決方案高級杰出工程師
CPU計算長期基于RISC或X86架構(gòu)（IBM，Intel和AMD），而在過去的十年中，我們已經(jīng)轉(zhuǎn)向GPU和FPGA（Nvidia，AMD，Intel，Xilinx等）來推動AI/ML。現(xiàn)在，張量處理單元（TPU）和神經(jīng)處理單元（NPU）越來越受到關(guān)注。
下一波革命將是AI芯片的蓬勃發(fā)展，并在云中驅(qū)動核心到邊緣空間。
與傳統(tǒng)CPU架構(gòu)相比，人工智能芯片將有助于執(zhí)行并行計算并更快地執(zhí)行與人工智能相關(guān)的作業(yè)。與傳統(tǒng)GPU和FPGA相比，這些芯片將更多應(yīng)用于特定領(lǐng)域，例如計算機(jī)視覺，語音識別，機(jī)器人技術(shù)和自動駕駛汽車等。
另一方面，處理器供應(yīng)商正在添加專門的指令（VNNI，Bfloat16等），以便能夠更好地處理混合精度算法并優(yōu)化AI性能。
與專用加速器相比，傳統(tǒng)CPU為用戶提供了更通用的平臺，以供用戶運(yùn)行各種工作負(fù)載，并執(zhí)行AI/ML/DL工作流程中必不可少的數(shù)據(jù)處理或數(shù)據(jù)準(zhǔn)備任務(wù)。盡管在運(yùn)行AI工作負(fù)載方面通用CPU的效率不如特定領(lǐng)域特定的加速器，但如果要將系統(tǒng)用于各種工作負(fù)載和用例，請考慮使用通用CPU的系統(tǒng)架構(gòu)。
新一波的AI芯片浪潮引起了很多公司的成功。除了像Nvidia，Intel，Apple和Alphabet這樣的大型公司之外，還有一系列新興公司通過Graphcore，Groq，Hailo技術(shù)，Wave計算和Quadric等AI芯片來展現(xiàn)自己的存在。
預(yù)計該市場在未來2-3年內(nèi)將增長到數(shù)百億美元，并且隨之而來的是許多參與者，他們將試圖區(qū)分芯片、平臺和應(yīng)用并證明他們的優(yōu)點(diǎn)。市場上大量的AI/ML用例使得這場競賽趨于白熱化。下一個游戲改變者將是使這些AI芯片更快，更有利于應(yīng)用程序的人。大公司將必須努力保持敏捷，以在這場競賽中生存，因?yàn)檫@是一場淘汰賽。
不過，不管誰贏了，用戶都將有更多選擇。未來的系統(tǒng)將結(jié)合通用CPU和特定加速器，實(shí)現(xiàn)更多混合。作為解決方案供應(yīng)商，我們面臨的挑戰(zhàn)將是為正確的工作負(fù)載推薦正確的體系結(jié)構(gòu)，并使我們的客戶更輕松地操作和使用此類混合系統(tǒng)。
3、x86服務(wù)器擴(kuò)展至邊緣
作者
✦ Gaurav Chawla——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)解決方案研究員兼副總裁
✦ Alan Brumley ——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案高級杰出工程師，OEM工程師
大約10年前，SDN（軟件定義的網(wǎng)絡(luò)）和SDS（軟件定義的存儲）就開始朝著軟件定義的體系結(jié)構(gòu)發(fā)展。這產(chǎn)生了基于x86的標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器上運(yùn)行塊、文件和對象的新的橫向擴(kuò)展存儲體系結(jié)構(gòu)。
VMware vSAN，戴爾易安信VxFlexOS，ECS只是幾個示例。網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)也從專有網(wǎng)絡(luò)演變?yōu)榛贠pen-flow的可編程交換機(jī)，以及用于VM和容器網(wǎng)絡(luò)的新型分布式虛擬交換機(jī)。帶有L4-7網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的戴爾易安信OS10網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)，MicrosoftSONiC，VMwareNSX，LinuxOVS（開放虛擬交換機(jī)）和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)格（NSM）只是其中的一些示例。大多數(shù)超大規(guī)模云和大型數(shù)據(jù)中心都是利用軟件定義的架構(gòu)構(gòu)建的。
軟件定義的這一趨勢將加快客戶從“云優(yōu)先”策略向“數(shù)據(jù)優(yōu)先”策略的轉(zhuǎn)變，同時伴隨著的IoT和5G也在推動這種轉(zhuǎn)變。
隨著客戶將IoT設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)，他們需要在本地或邊緣處理數(shù)據(jù)。這些邊緣位置通常需要堅(jiān)固，緊湊且適用于嚴(yán)苛環(huán)境的設(shè)備。為了將數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序移至邊緣，底層基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)（包括網(wǎng)絡(luò)和存儲）也需要移至邊緣，以確保數(shù)據(jù)的安全性，私密性，并實(shí)現(xiàn)低延遲的數(shù)據(jù)分析。
這導(dǎo)致x86服務(wù)器系統(tǒng)與卸載加速器（offload accelerators）結(jié)合在一起，成為承載邊緣工作負(fù)載的基礎(chǔ)平臺。x86服務(wù)器提供了連接到其他邊緣和集中式公有云的邊緣環(huán)境的能力，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式處理。
為了實(shí)現(xiàn)移動用戶（移動設(shè)備和聯(lián)網(wǎng)/自動駕駛汽車）的連通性，電信公司正在朝著5G啟用邁進(jìn)，其5G基礎(chǔ)架構(gòu)也朝著軟件定義演進(jìn)。電信公司已經(jīng)將其網(wǎng)絡(luò)核心過渡到使用軟件定義的NFV（網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化）過程中。
5G頻譜的高速，低延遲和距離限制決定了蜂窩站點(diǎn)的密集化。這種密集化導(dǎo)致專有RAN（無線電訪問網(wǎng)絡(luò)）架構(gòu)向CRAN/vRAN（集中式RAN/虛擬化RAN）發(fā)展，該架構(gòu)也利用x86服務(wù)器，結(jié)合了RAN的卸載和對智能NIC和FPGA的網(wǎng)絡(luò)處理。
總而言之，邊緣的可擴(kuò)展性，性能和多種用例將進(jìn)一步加速“軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)”，因?yàn)樗泄ぷ髫?fù)載都在服務(wù)器上運(yùn)行。它還將推動特定領(lǐng)域架構(gòu)（Domain-Specific Architecture）的需求。基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)和用戶應(yīng)用程序的某些方面將被加速或卸載到專用的協(xié)處理器中，例如GPU，F(xiàn)PGA和SMART-NIC。服務(wù)器系統(tǒng)將由x86處理器和內(nèi)存以及特定于域的加速器組成。
4、機(jī)架密度增加一倍以上
作者
✦ Mark Bailey——戴爾易安信基礎(chǔ)架構(gòu)高級杰出工程師
✦ Robert Hormuth——戴爾易安信基礎(chǔ)設(shè)施解決方案技術(shù)研究員
在過去十年中，機(jī)架功率密度一直保持相對不變。大多數(shù)專家都會同意，5-10kW的目標(biāo)機(jī)架密度是對現(xiàn)有和未來硬件要求的保守評估。實(shí)際上，一項(xiàng)全球客戶調(diào)查表明，大多數(shù)IT經(jīng)理并不認(rèn)為機(jī)架密度的增加會阻礙他們未來數(shù)據(jù)中心的增長和執(zhí)行指標(biāo)。
與全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的計算解決方案的需求以及AI/ML/DL的興起表明，未來的機(jī)架密度將遠(yuǎn)超過當(dāng)今的密度。新的CPU/GPU在不久的將來每個超過300瓦、DDR5功率和通道數(shù)量增加、PCIeGen4/5功率和通道增加、100G+以太網(wǎng)，以及NVMe采用率的提高將下一代機(jī)架功率帶入了新的領(lǐng)域。
如果客戶希望維持現(xiàn)有環(huán)境，他們將很快面臨關(guān)鍵的決定：
① 采用未來的服務(wù)器解決方案，但為了保持總機(jī)架密度而減少了每個機(jī)架的服務(wù)器數(shù)量；
② 轉(zhuǎn)向使用低功耗服務(wù)器為了維持服務(wù)器節(jié)點(diǎn)數(shù)和總機(jī)架密度，或采用未來的服務(wù)器解決方案，因此相應(yīng)地增加機(jī)架功率和數(shù)據(jù)中心功率以及散熱。
一些客戶認(rèn)為，他們可以通過遷移到托管設(shè)備或公有云來解決這些挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)實(shí)是，在那些地方也存在同樣的挑戰(zhàn)。
上圖是保守的未來18個月內(nèi)機(jī)架功率密度圖，平均預(yù)計機(jī)架功率是現(xiàn)在的兩倍以上。
在戴爾易安信，我們致力于通過在數(shù)據(jù)中心的各個方面進(jìn)行創(chuàng)新來幫助客戶，從而為這些新興挑戰(zhàn)提供真正的解決方案。戴爾易安信現(xiàn)在提供了多種1U和2U單插槽服務(wù)器，可以大大降低每個節(jié)點(diǎn)的功率并降低機(jī)架密度。我們還提供各種480/277V和415/240V機(jī)架配電單元和PSU，為高密度機(jī)柜的數(shù)據(jù)中心配電電壓的發(fā)展提供了補(bǔ)充。
數(shù)據(jù)時代就在眼前，AI，ML，DL已經(jīng)來到了我們每個人身邊，機(jī)架密度將增加一倍以上，邊緣將帶來許多新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。戴爾易安信擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，解決方案和能力，可以轉(zhuǎn)型過程中為客戶合作伙伴提供指導(dǎo)。
5、可擴(kuò)展多芯片
服務(wù)器CPU時代到來
在10納米及以下工藝的推動下，CPU核心數(shù)量，高速IO通道，DDR通道，嵌入式存儲器和其他功能的增長速度超過了歷史記錄。今天，新的硅技術(shù)和基板封裝方法，已經(jīng)能夠使我們以更加經(jīng)濟(jì)的方式擴(kuò)展處理器。
盡管多芯片模塊（MCM）已經(jīng)存在了好幾代，但它們通常用于將封裝內(nèi)的多個分立器件芯片連接在一起，以節(jié)省空間或改善信號完整性。此時，芯片間互連的寬度受到限制，并且需要大功率I/O驅(qū)動器或SERDES。
但現(xiàn)在芯片和封裝方面的改進(jìn)允許設(shè)備或元素由多個子CPU硅芯片組成，通常稱為小芯片，且沒有明顯的性能或功耗缺點(diǎn)。
這種新方法的一個例子是AMD的第二代EPYC 服務(wù)器CPU，其中一個IO芯片（IOD）和多達(dá)八個8核CPU高速緩存芯片（CCD）以互連的方式布置在CPU封裝基板上。
如果CPU是由單個整體式芯片制成，則CCD和IOD的數(shù)量不會對延遲或帶寬造成任何明顯影響。由于單個CCD和IOD芯片僅是等效單片芯片尺寸的一小部分，因此可以實(shí)現(xiàn)芯片成品率的大幅提高。此外，這種“小芯片”方法允許CCD使用比IOD更高級的硅工藝，從而節(jié)省更多成本。
另一個例子是英特爾最近宣布的EMIB（嵌入式多芯片互連橋接）和Foveros（2D和3D芯片封裝和堆疊）技術(shù)。
EMIB只需要一個小的嵌入式硅片連接，即可將兩個小芯片綁在一起，并具有高帶寬和小距離。EMIB并未在英特爾的FPGA和Kaby Lake-G中使用，它將GPU連接到封裝內(nèi)的高帶寬內(nèi)存。
Foveros是一種硅堆疊技術(shù)，它使用TSV（通過硅通孔），例如，可以有效地連接獨(dú)立的IO，內(nèi)核和存儲芯片。在某些情況下，硅疊層底部的芯片充當(dāng)有源“插入層”或基板。
6、SCM道路已成
作者
✦ Stuart Berke——戴爾易安信副總裁兼服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案研究員
✦ Gary Kotzur——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案高級杰出工程師
實(shí)現(xiàn)無處不在SCM的所有必要要素都已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。
隨著行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)NVDIMM獲得多源和廣泛的CPU支持，專有的非易失性DIMM消失了。接近DRAM級的存儲級內(nèi)存（SCM）介質(zhì)（如英特爾Optane DCPMM DIMM）已經(jīng)到貨，從而支持新的本機(jī)非易失性持久性內(nèi)存使用模式，以及更高的容量和更低的$/GB。
至關(guān)重要的是，一個開放的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)軟件堆棧生態(tài)系統(tǒng)，從BIOS和BMC到OS/系統(tǒng)管理程序再到應(yīng)用程序?qū)右呀?jīng)準(zhǔn)備就緒，以確保將當(dāng)前和新的持久性內(nèi)存類型輕松地引入通用框架。
適用于服務(wù)器的持久性內(nèi)存的其他SCM介質(zhì)類型和變體也將出現(xiàn)，包括相變存儲（PCM），自旋轉(zhuǎn)矩磁阻RAM（ST-MRAM），碳納米管（CNT或NRAM）和可變電阻式存儲器（ReRAM），將在容量，耐用性，成本和性能方面提供更多選擇。
當(dāng)我們展望2020年及以后時，該行業(yè)將從今天主要是針對早期采用者的市場（例如存儲，數(shù)據(jù)庫和服務(wù)器設(shè)備）轉(zhuǎn)向更通用的計算部署，在這些計算部署中，持久性內(nèi)存可改善整體系統(tǒng)成本，性能，容量，引導(dǎo)以及恢復(fù)時間，耗電量等。
7、關(guān)于容器
作者
✦ Stephen Rousset——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案高級杰出工程師
✦ Glean Campbell ——戴爾易安信服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)解決方案技術(shù)人員
從服務(wù)器設(shè)計的角度來看，我們一直有考慮將要在服務(wù)器平臺上運(yùn)行的軟件，確保這些軟件能與處理器，內(nèi)存和I/O很好的配合 ，以支持工作負(fù)載。
現(xiàn)在，隨著可組合和靈動架構(gòu)設(shè)計的開始，軟件可以動態(tài)地利用其所部署的硬件。我們看到容器能夠通過對應(yīng)用程序基礎(chǔ)架構(gòu)感知來使用硬件功能，這使開發(fā)人員能夠?qū)?yīng)用程序行為與特定服務(wù)器平臺功能結(jié)合起來，并最大程度地提高結(jié)果。
但是，容器生態(tài)系統(tǒng)中還可以進(jìn)行另一優(yōu)化步驟，最新的戴爾易安信PowerEdge服務(wù)器通過Redfish提供的遙測數(shù)據(jù)可以促進(jìn)這一優(yōu)化過程。
比如在一輛運(yùn)行的列車上部署容器化應(yīng)用程序時，可以收集工作負(fù)載和基礎(chǔ)設(shè)施利用率的遙測數(shù)據(jù)，并將其輸入到調(diào)度和調(diào)度決策中，以確保已部署的作業(yè)在越來越優(yōu)化的平臺上運(yùn)行。
我們將通過收集到的遙測數(shù)據(jù)，結(jié)合基于動態(tài)硬件利用率結(jié)果制定更好的容器調(diào)度決策。這種協(xié)作將在新的調(diào)度算法和動態(tài)硬件部件的組合中體現(xiàn)出來。在未來，平臺基礎(chǔ)，平臺資源，工作負(fù)載和組合引擎將通過遙測指標(biāo)與調(diào)度程序交織在一起。
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